¿Qué es el programa MATLAB para filtro adaptativo basado en algoritmo RLS y LMS? % Algoritmo RLS \x0d\randn('seed ', 0); \x0d\rand('seed ', 0); \x0d \ NoOfData = 8000% Establece el número de puntos de datos utilizados para el entrenamiento. \ x0d \Order = 32% peso de filtrado adaptativo \ h = rand(order, 1 % muestreo aleatorio sistemático\x0d\d = filter(h, 1, x % salida esperada\x0d\ % inicialización del algoritmo RLS); x0d\P = Delta * ojo (Orden, Orden);% matriz de correlación \x0d\w = cero (orden, n = orden:noofdata % vector de coeficiente de filtro \x0d \% inicialización de RLS adaptativo \x0d\; \x0d \u = x(n :-1:n-order+1); % función de retardo \ x0d \ pi _ = u ' * P % función de correlación cruzada \ x0d \ k = Lambda+pi _ * u; \ x0d \ K = pi _ '/ K; % vector de ganancia \ x0d \ e(n) = d(n)-w ' * u % función de error \ pi_;\x0d\P=(P-PPrime)/Lambda ;% matriz de correlación de errores\x0d\w_err(n)=norm(h-w);% error estimado verdadero\x0d\end\x0d\%plot para representar los resultados \x0d\Figure \x0d \ plot(20 * log 10(; ABS(e))); %| e | Curva de error ("curva de aprendizaje") de \x0d\title("Número de iteraciones") ;\x0d\ylabel('Estimación del error de salida');\ x0d \ figure\ x0d \ semi logy(w _ err % es la cifra de error estimada real\x0d\title('Error de estimación del vector');\x0d\xlabel ("Número de iteraciones"); 'Vector de peso de error'); \x0d \ x0d \% algoritmo LMS \ x0d \ borrar todo \ x0d \ cerrar todo \ x0d \ % de peso del canal del sistema \ x0d \ sys order = 5 Porcentaje de clics\x0d\N = 1000; ; %Tiempos totales de muestreo\x0d\inp = randn(N, 1 % Generar secuencia aleatoria gaussiana\x0d\n = randn(N, 1);\x0d\[ b, a] = butter(2, 0.25); \x0d\Gz = tf(b, a, -1); % función de transformación inversa \ x0d \ h = [0.0976; 0.2873; 0.3360; 0.0964;];% Vector propio del canal \x0d\y = lsim(Gz,InP) ); % de ruido agregado \ x0d \ n = n * STD(y)/(10 * STD(n) % de señal de ruido \ x0d \ d = y+n ;%Señal de salida esperada\x0d\totallength = tamaño (d); ,1);%Tamaño del paso\x0d\N=60 nodo %60 es el comienzo de la secuencia de entrenamiento\x0d\%Algorithm\x0d\w=zero(sysorder,1);% inicialización \ x0d \ para n = orden del sistema :n \ x0d \ u = InP(n:-1
:n-sys orden+1);% u \x0d\y(n)= matriz de w' * u;% salida del sistema\x0d\e(n)= d(n)-y(n);% error \ x0d\si n